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<p><strong>Silvia L. P. Ferrari</strong> -  <a href="www.ime.usp.br/~sferrari/">www.ime.usp.br/~sferrari/</a> </p>
<p>Universidade de São Paulo - IME – USP</p>
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<ul style="text-align: justify;">

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<strong>Título:</strong>
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<p>Modelagem de Regressão Beta: Avanços Recentes</p>
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<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Modelos de regressão beta são adequados para situações em que a variável resposta é medida em escala contínua e toma valores em um intervalo duplamente limitado. Exemplos incluem a porcentagem do tempo gasta em uma atividade, a fração da superfície coberta por vegetação, a fração da renda gasta com alimentação, o índice de Gini, entre muitos outros. A literatura sobre modelagem de regressão beta tem crescido rapidamente nos últimos anos, tanto em teoria quanto em aplicações. Nesta palestra, revisamos avanços recentes em modelagem de regressão beta. Atenção particular será dada para extensões do modelo de regressão beta definido por Ferrari e Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) e para inferência e diagnóstico nesses modelos.</p>
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<li><font face="Arial" size="2" color="#000000">
<strong>Title:</strong>
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<p>Beta Regression Modelling: Recent Advances</p>
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<strong>Abstract:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Beta regression models are suited for situations where the response variable is measured in a continuous scale and takes values in a doubly bounded interval. Examples include the percentage of time devoted to an activity, the fraction of surface covered by vegetation, the fraction of income spent on food, Gini's index, among many others. The literature on beta regression modelling has grown fast in the last few years, both in theory and applications. In this talk, we review recent advances in beta regression modelling. Particular attention will be paid to extensions of the beta regression model defined in Ferrari and Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) and to inference and diagnostic methods in these models.</p>
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</ul>

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